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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
中原大學 土木工程研究所 連立川所指導 陳威達的 BIM竣工模型資訊與資產識別碼自動化建置之研究 (2020),提出excel工作表同步輸入關鍵因素是什麼,來自於建築資訊模型、施工營運建築資訊交換標準、視覺化程式設計語言、資產識別碼。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 林伯仁所指導 蘇玄靖的 350W LLC諧振式轉換器研製 (2018),提出因為有 LLC、零電壓切換技術的重點而找出了 excel工作表同步輸入的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決excel工作表同步輸入 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量:限量300包 咖啡風味:花神+黃金曼特寧 研磨刻度:40刻度 填充刻度:10g 製造/有效日期,18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說
。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,
市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱
BIM竣工模型資訊與資產識別碼自動化建置之研究
為了解決excel工作表同步輸入 的問題,作者陳威達 這樣論述:
近年來資訊化的興起,建築資訊模型(Building Information Modeling, BIM)在營建工程界蓬勃發展,運用於建築生命周期(Building Life Cycle, BLC)營運階段的營運管理平台(Facility Management System, FMS)也開始受到產官學界的重視。FMS功能的開發與BLC竣工階段BIM模型資訊的正確性與完整性有緊密的關係,若無法達到有效的資訊交換與詳實記載,進而產生竣工資訊缺漏或錯誤的情況,將在後續營運階段與FMS陸續浮上檯面。因此為了使BIM模型能夠在營運維護階段順利運用,BIM竣工模型(as-built model)就必須確保
設施設備相關資訊詳實記載於模型,奠定後續營運維護階段FMS的基礎。在2007年美國陸軍工兵單位發布施工營運建築資訊交換標準(Construction Operations Building Information Exchange, COBie)為資訊交換與蒐集的標準模式,能夠滿足竣工交付於營運單位,對於設施資訊的需求,目前已被國際間廣泛使用。許多營建專案被要求在竣工階段交付一份資訊完整的BIM竣工模型給業主,然而在施工過程中業主選用的設施設備經常會有異動或更改,並且竣工階段面臨結案的時間壓力,更是縮短BIM的建模時間,導致竣工BIM模型發生設備資料不完整或與現實建築物不一致等問題,因此降低B
IM後續運用於FMS的價值。另一方面,BIM竣工模型中的設備元件若各自擁有資產識別碼(Asset Identification Code, AIC),將有利於BIM竣工模型導入FMS及設施維護管理人員的使用與溝通,然而模型中設備元件多達數萬個,難以手動方式逐一輸入參數,因此透過自動化程式編制資產識別碼有其必要性。本研究以BIM竣工模型、視覺化程式設計語言(Visual Programming Language , VPL)及COBie電子資料庫進行研究。為了使BIM竣工模型完整記載設備資訊,順利應用於營運維護階段的FMS,本研究以COBie為概念,使用Dynamo編寫「竣工模型資訊自動化系統」
,增進BIM竣工模型寫入、檢核與修正設備資訊的效率。此外本研究亦使用Dynamo編寫「資產識別碼自動化系統」,能夠自動產生模型中各個設備元件的AIC並匯出清單,提供BIM一個便捷的AIC建置方式。本研究透過某宿舍新建案作為實際案例(以下簡稱本案例)驗證可行性,並分析比較手動與自動化之差異,本研究請BIM從業人員實測單一元件以傳統手動輸入元件設備資訊之耗時,推估出本案例以傳統手動操作,大約需要2687分鐘的作業時間,而使用本研究開發之「竣工模型資訊自動化系統」僅耗費5分鐘的操作與程式執行時間,效率差異500倍以上,並提供更加便捷的參數資訊檢核與修正的方式;透過程式以COBie格式匯出BIM的參數
資料,修正後可直接透過本系統,將修正後的COBie資料庫資訊導回BIM模型。實際案例經驗證明本系統能夠增進建模效率,有效降低建模的人力成本與人為失誤。另一方面,為了有利於模型導入後續的FMS,本案例模型必須建置設備元件的資產識別碼,「資產識別碼自動化系統」順利執行並在該模型中產生30820個資產識別碼,程式執行時間合計為16分鐘,由於數量龐大,難以使用手動方式建置,因此利用自動化程式建置有其必要性,程式建置完成後,再使用程式以Excel檔案格式匯出資產識別碼清單提供檢閱。實際案例經驗證明「資產識別碼自動化系統」能夠達成資產識別碼的自動化寫入模型及匯出清單,協助FMS使用BIM,提供後續營運維護
人員使用與溝通。
Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel工作表同步輸入 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma
pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。 註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊
350W LLC諧振式轉換器研製
為了解決excel工作表同步輸入 的問題,作者蘇玄靖 這樣論述:
本論文之目的為研製一符合80Plus認證之電源轉換器,並藉由零電壓切換技術提升系統轉換效率。在許多曾被提出討論的電源轉換技術中,LLC諧振式轉換器具有許多優點及較少的缺點,例如低開關損秏及較佳的轉換效率。在轉換器架構的諧振槽中使用LLC諧振電路,由於諧振電路的輸入阻抗在電感性負載下工作,因此輸入基本波電流滯後於基本波電壓。因此,在寬輸入電壓和負載電流範圍內,電源開關可以在零電壓切換時接通。除了闡明LLC架構的工作原理和設計原理外,還使用Microsoft Excel繪製頻率響應曲線,以便了解在不同條件下對電壓增益的影響。最後,使用變頻控制IC UCC25600研製一部350W LLC諧振式轉
換器。LLC轉換器的電氣規格是Vin = 300V~400V,Vo =12V,Io =29A。最後,提供實驗以顯示電路性能。